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申请/专利权人：西北大学

摘要：本发明属于无人机辅助通信领域，公开了一种真实地理环境下用户轨迹预测与无人机路径规划的方法，其实施过程为：建立无人机与用户间的信道模型；计算无人机和用户间的吞吐量，确定优化目标和约束条件；建立用户历史轨迹数据集，利用LSTM网络进行预测；将得到的用户预测轨迹应用到无人机通信场景中；初始化强化学习DDQN网络的参数，根据动作选择策略选择动作，计算动作对应的奖励，计算Q值及相应的Loss函数，利用Loss函数更新Q网络权重，迭代至最大迭代次数，最终得到规划出的无人机路径。本发明提出的方法考虑了符合真实地理环境的用户移动特征，通过预测的方法得出用户的移动轨迹，并考虑无人机相邻时隙间位置的相关性，最终提高了系统总吞吐量。

主权项：1.一种真实地理环境下用户轨迹预测与无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：建立无人机通信网络中无人机和地面用户组成的系统模型；S1a：无人机作为一个空中基站，在飞行期间为K个地面移动用户提供通信服务，将无人机的全程飞行时间划分为N个时隙，第n个时隙的时长为τn；S1b：在时隙n中，无人机的三维位置坐标表示为sUn＝[xUn,yUn,zUn]，其中xUn、yUn、zUn分别表示无人机的x轴、y轴、z轴坐标；S1c：无人机的速度为V，无人机将根据用户的移动调整飞行方向，从而提供更好的信息速率和信号覆盖服务；S1d：无人机和用户间的数据传输采用频分多址，K个用户根据真实地理环境和道路情况以速度v移动，将用户的整个移动时间平均划分为M个时间段，每个时间段的时长为u，并将每个时间段开始时刻用户的位置作为用户在该时间段的位置；S1e：第k个用户在第m时间段的三维坐标为δkm＝[xkm,ykm,zkm]，其中xkm、ykm、zkm分别表示用户的x轴、y轴、z轴坐标；S2：建立无人机通信网络中无人机和用户间的信息速率，在时隙n中，无人机与用户k之间的信息速率Rkn为： 其中W是系统总带宽，Pk是无人机到用户k的发射功率，σ2是均值为零的高斯白噪声功率，Lkn是时隙n内无人机与用户k之间的平均路径损耗；S3：建立总吞吐量最大化问题为： s.t.xmin≤xUn≤xmax,n＝1,2,...,N,aymin≤yUn≤ymax,n＝1,2,...,N,bzmin≤zUn≤hmax,n＝1,2,...,N,cτmin≤τn≤τmax,n＝1,2,...,N.d其中，表示总吞吐量，S＝{sUn,n＝1,2,...,N}为无人机三维坐标集合，T＝{τn,n＝1,2,...,N}为无人机飞行时隙时长的集合；a、b、c为无人机的三维位置坐标限制，约束了无人机的飞行区域范围，xmin、xmax分别为无人机x轴坐标的最小值、最大值，ymin、ymax分别为无人机y轴坐标的最小值、最大值，zmin、zmax分别为无人机z轴坐标的最小值、最大值；在d中，τn是在τmin和τmax之间选择的第n个无人机飞行时隙的时长；S4：利用用户历史轨迹数据集，训练LSTM深度学习网络，得到用户预测轨迹；S5：利用S4得到的用户预测轨迹，使用强化学习DDQN网络，建立符合优化目标的奖励函数，计算得到无人机三维路径。

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百度查询： 西北大学 一种真实地理环境下用户轨迹预测与无人机路径规划方法